干部考核信息反馈应改进的几个问题

干部考核信息反馈,是指干部部门在对领导班子或干部个人实施平时考核、任职前考察或阶段性考核后,由指定的反馈者将考核结果在一定范围内通过一定的形式告知领导班子或干部个人的活动.     

加强和改进我军对外军事宣传工作

中国作为一个具有国际影响力的世界大国,在加强国防和军队现代化建设的同时,应构建与之地位相符的对外军事宣传体系,认真贯彻落实科学发展观,服务于我国对外政策的战略全局和我军政治工作的创新发展;为忠实履行新世纪新阶段我军历史使命,拓展新的国家利益观和国家安全观,营造一个良好的国际政治和军事环境。一、加强领导,提高认识,更新观念。对外军事宣传工作责任重大,使命光荣。要把做好对外军事宣传工作放在维护国家战略利益的高度来认识,加强组织领导,注重顶层设计,进一步增强使命感和紧迫感。要切实解放思想,开阔视野,更新观念,用世界眼…     

用经济可承受性思想指导武器装备建设

在归纳经济可承受性思想含义的基础上,给出了装备经济可承受性的数学模型,并对其特征和实践指导作用进行了分析。重点研究了经济可承受性在武器装备综合评价和武器装备建设中的应用。本文给出的提高经济可承受性的具体方法,具有可操作性。     

信息化条件下维修保障系统的基元模型及其动力学特性

信息化条件下维修保障系统是由分散的维修保障节点所构成的网络化系统,其节点规模与节点间连接关系决定了维修保障系统的效能,因而维修系统具有典型的网络效应特性.为测度维修保障系统的网络效应这一动力学特性,从维修系统基本构成要素出发引入基元模型的概念,建立了与现有维修保障策略相对应的维修保障系统的最小网络表示,定义了网络效应的计算公式,并从连接增长与节点增长两个方面研究了维修保障系统的结构效应和演化效应.初步的计算结果表明,该方法能较好地测度不同维修保障系统的效能,从而可用于指导维修保障信息化建设的布局和研究信息化条件下维修保障系统的运作规律.     

装备互用性若干问题研究

互用性是联合作战的基础,是装备系统构成体系的纽带或黏结剂,随着信息化的发展互用性问题已经成为制约部队联合作战能力的关键因素。尽管互用性是两个或两个以上装备之间的一个关系特性,但有互用关系的单个装备本身要具有互用的能力。实现互用性的模式基本上分为点对点的方式和以网络基础设施为基础的方式。互用性的论证分为两个层次的论证,一个是体系级的论证,一个是系统级论证,系统级互用性要求来自于体系级互用性要求。加强对装备互用性研究对于提高部队联合作战能力具有重要现实意义。     

构建大学英语教学考评体系探讨

本文在分析当前大学英语教学考评体系存在的问题的基础上,根据《大学英语课程教学要求》,针对大学英语教学"2 2 X"模式,构建了相应的多样化考评体系。     

微乳液消毒体系研究进展

概述了微乳液型消毒体系的研究背景和进展,对微乳液消毒体系的技术特点和技术改进进行了简要评述。     

移动机器人平台低成本自主导航系统设计与实现

定位、建图与轨迹规划是实现移动机器人在未知环境自主运动的核心技术,也是目前的研究热点。首先,针对未知环境建图和定位问题,设计一种基于视觉的低成本导航方案。该方案利用深度相机获取未知环境信息,构建环境地图,并基于ORB-SLAM2算法完成自身定位。其次,为保障移动机器人运行平稳性,设计了一种A*优化方案。该方案结合轮式机器人运动特点,对传统A*算法的节点扩展过程进行优化,并通过改进搜索算法的碰撞检测部分实现地面移动平台的三维避障功能,同时基于B样条曲线完成轨迹平滑。最后,在移动机器人实验平台上完成自主导航系统部署并进行实验验证。实验结果表明,系统单次规划所需时间在10 ms以内,建图平均误差为0.14 m。此外,所提自主导航系统所需硬件设备简单,便于快速部署,具有广阔的应用前景。     

基于二维量度的复杂设备预防性维修决策优化

针对使用与维修具有两个测量维度的复杂设备,开展了其预防性维修决策的优化研究。基于二维量度的故障模式,给出了二维故障率的定量描述方法;分析了其预防性更换过程的基本过程,探讨了二维量度下更换周期对维修效果的影响,并从经济性角度建立了二维工龄更换费用模型;最后,采用算例的形式,对某设备维修决策同时考虑日历使用时间和行驶里程的情况,进行了二维更换间隔期的优化求解,从而验证了所建立方法与模型的实用性。     

基于数据适应性检验的身管磨损量预测研究

应用灰色系统理论研究不确定系统,对系统进行灰色预测模型建立的同时,需要检验系统原始数据序列是否符合建模要求。主要从3个方面检验数据建模的可行性,分别是光滑比、极比偏差和凹凸性检验。结合某型坦克炮身管内膛烧蚀磨损数据,采用不同的磨损数据作为灰色预测模型建模的原始数据序列,具体分成两种情况进行数据检验,并代入模型计算,分析不同情况下模型的预测精度,通过对比计算结果选出与模型匹配度更高的原始数据序列。